全球的AI格局严重失衡。计算能力和先进硬件的获取集中在少数几个中心，大多数大型语言模型主要在英语数据上进行训练。 正如最近世界经济论坛的一篇文章所强调的，这种集中不仅塑造了市场：它还塑造了谁的知识、文化和观点被嵌入到下一代技术中。 AI不仅反映智能；它还反映了谁在构建它，谁在资助它，以及它从谁的数据中学习。 一个更加分散、以人为本的生态系统可以改变这一点。通过拓宽数据来源、增加语言代表性和去中心化参与，我们可以构建服务更多社区的系统，而不仅仅是那些资源最丰富的社区。 AI的未来应该是多元的，而不是集中的。 让我们一起打破边界？ 🔗来源：

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《国际人工智能安全报告2026》强调了对人工智能故障日益增长的担忧，例如虚假信息、错误输出、误导性建议，以及随着系统变得更加自主并能够绕过评估而导致的失控风险。 这些风险不仅源于模型规模；还源于集中数据、不透明的验证和不对齐的激励。如果人工智能在狭窄的管道中进行训练和评估，失败的规模与能力的提升同样迅速。 我们正在开发的去中心化生态系统通过分散人工智能数据源、扩大验证范围和对齐激励，解决了这一基础设施层面的问题，使贡献者因质量和透明度而获得奖励。 更多样化的输入、去中心化的监督和可追溯的参与为可靠性创造了更强的基础，并减少了系统脆弱性。 随着人工智能的进步，安全性不仅仅来自控制。它将来自更好、更公平和更分散的基础设施。 🔗 来源：